Deep Learningの軽い紹介
- 2. • 今回は、機会学習入門です。 • 次回は、SURF vs Deep Learning というタイトル で、実際に評価,考察した結果を発表します。
- 3. ちょっと機会学習入門
- 4. 機会学習は怖くない!! • 機会学習は、人間ができる 当たり前の 作業を、機械(コンピューター)にさ せることを目指す。 人間ならば…顔の 表情 がすぐ解る(分類できる)。 ではコンピューターが行うには…?
- 5. 機械 はどうつくるの？
- 10. コンピューターは演算を行う機械です。 方法の一つに、何億回という演算を行い、 入出力の関係を、近似できる関数を作成する • • • • • というものがあります。
- 14. この画像1枚を学習しても、
- 15. これらの問題に対応できません。
- 16. これすら対応できません。
- 18. 人間はコンピューターに柔軟性を持たせるため、 長い間戦っています。 一つが 特徴 の問題です。 もう一つが 確率 の問題です。
- 20. 柔軟に問題をとくことが出来ます。 例え画像が反転しても、縮小しても、問題自体は変わりますが、問題の持つ特徴は変わりません。 • • • • • • • • • • • • • •
- 22. 確率的な 学習 はコンピューターが自動的に行います。 しかしながら、 ! 特徴 は人間が手動で新たな関数を見つけなければなりませんでした。
- 24. 余談 • ニューラルネットを嫌っている人(?)を見かけます。 • 数学的に正しさを証明出来ないのはちょっと… • これは、四色定理のコンピューター証明の議論に似 ている気がしました。